{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 1.目标检测"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "目标检测与之前的目标分类不同，目标检测需要对一张图片中的多个目标进行分类和定位，所以目标检测是一种更高级的目标分类。目标分类的输出一般是各个想要检测的目标的得分，目标检测的输出除了目标的相似度，还要有目标的位置。\n",
    "\n",
    "例如：一张图片既有苹果又有香蕉，目标分类的输出是一组概率，香蕉的概率是0.75，苹果的概率是0.8，即只能知道图片中存在目标的可能性，而不知道目标有几个和目标的位置；而目标检测算法的输出会将每个出现的目标都找出来，赋予其置信度与位置。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 2.目标检测的思路"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "所以，根据目标检测和目标分类的区别，大致可以推断出目标检测的一种可行思路：\n",
    "\n",
    "> 先给图像按照一定的算法划分区域，再对各个划分出来的子图进行目标分类，也就是说一个区域负责预测一个目标。\n",
    "\n",
    "这种思路也就是R-CNN（包括后续更新的Fast-RCNN以及Faster-RCNN）的思路，即先给选出一组建议的候选区域；再对候选区域进行CNN目标分类。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 3.锚框"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "在RCNN里使用的候选区域需要使用响应的算法生成，这个过程需要耗费一定时间，而锚框的思路就是直接对图像中若干个区域预置多种长宽比的框，"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "torch",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "name": "python",
   "version": "3.10.14"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}
